農業部農業試驗所主責建置「國家植物表型體分析系統」5月啟動試營運，日昨「高通量表型體應用趨勢論壇」中，發表專題演講的臺灣大學農藝學系特聘教授盧虎生指出，高通量表型體研究（High-throughput Phenotyping）以數位化的植物性狀作分析，隨著導入AI人工智慧高速運算能力，包括精準農業、耐候育種等應用潛力無窮。
農試所6月12日舉辦「高通量表型體應用趨勢論壇」，探討表型體技術在國內外的應用及未來發展可能性。高通量是形容數位化、自動處理大量資料的技術，盧虎生說，正如剛結束訪臺的NVIDIA創辦人黃仁勳所言，生命科學是未來趨勢，國內農業發展將跟著表型體研究加速，「這是我們的機會」。
臺灣大學農藝學系特聘教授盧虎生指出，國內農業發展將跟著表型體研究加速，「這是我們的機會」。（圖片提供／農試所）
「高通量表型體應用趨勢論壇」邀請涵蓋育種、AI人工智慧、種原、生技種苗等多位跨領域專家參與討論，希望促進跨域合作投入耐候種原篩選或數位育種工作，以因應未來氣候變遷挑戰，提升臺灣農業韌性及國際競爭力，吸引超過130名專家與會。
論壇廣邀國內已實際運用小型表型體系統育種、研究的中研院農生中心副研究員林耀正、亞蔬─世界蔬菜中心數據科學家林亞平、正瀚生技公司副研究員李名袁，以及台灣種苗改進協會理事長施任青等人座談，分享表型體應用、研究心得，討論因應氣候變遷的表型體研究趨勢。
表型體系統資料蒐集量大 AI分析獲肯定
林亞平指出，亞蔬2019年建置完成表型體分析系統，相較現今國家植物表型體分析中心設備機型較舊，但一天仍可收集到7、8千個資料點，每個資料點有10幾個性狀；亞蔬種植過綠豆、甜椒、辣椒、莧菜、白菜、綠豆、秋葵等作物，曾針對秋葵作過耐淹試驗，透過水田淹水兩周觀察植株生長勢變化，表型體分析的好處在於可具體將植株變化資料數位化、量化。
亞蔬也曾做過辣椒核心種原300品系的試驗，一季3個月累積的原始資料就有60萬個外表型資料點，林亞平說，亞蔬嘗試透過AI模型分析，從辣椒性狀對溫度變化的反應，發展建立耐熱指數，經過與育種人員的實務經驗相比較，發現判斷的趨勢一致，讓他們對AI表型體分析更具信心。
農試所6月12日舉辦「高通量表型體應用趨勢論壇」。（圖片提供／農試所）
正瀚生技公司是在臺灣作研發、美國製造、行銷世界的植物生長激素與肥料公司，運用表型體系統觀察大田作物地上部及根系生長，輔助肥料資材精準施用。李名袁指出，後端的軟體分析是正瀚做表型體研究最需要精進的地方，因此他期待能與專家學者合作開發分析軟體，建立作物分析模式。
「60萬個資料點，我一輩子也做不完。」擁有豐富作物育種經驗的施任青表示，種苗業雖已不斷朝向數位化邁進，但傳統育種外表型調查受限於人力，作物表現又因每年氣候變化而異，進展仍慢，高通量表型體分析技術能快速處理龐大的資料量讓他嘆為觀止；他認為，氣候變遷之下，一個新品種在市場流通時間可能大為縮短，期待未來育種能導入表型體分析以加速發展。
國內需將資料標準化 以利研究交流利用
國內已有數個機構單位投入表型體研究，但使用的分析系統各不相同，林耀正建議國內研究單位先互相交流，制定標準化的統一規格，再進而與國際接軌；表型體系統營運成本高昂，國家植物表型體分析系統雖有意開放國內產學研單位使用，但可能仍需要政府資源挹注，農試所須建立使用機制，讓難得的資源能真正被使用。
農試所所長林學詩指出，農試所所管理的國家作物種原庫每年電費就要1千萬元，他評估植物表型體分析中心電費可能也要4、5百萬元，他希望提高國家級設施利用效率，因此目前田間天車型表型體分析系統採用盆栽形式栽培作物，就是為了隨時可搬移替換，盡量讓更多人可使用；表型體分析中心未來開放產學研三方人士利用，期望大家帶著「計畫」過來作研究，農試所也將研擬管理辦法，讓設施有效利用。
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